LLM技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。LLM技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。LLM技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言模式，使得模型能够对自然语言的语义、语法等进行理解和生成，具备更强的语言处理能。LLM技术在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。语言理解和生成：LLM技术可以应用于文本分类、命名实体识别、关系抽取、情感分析等任务，对自然语言进行语义理解和信息提取。企业可以将领域LLM集成到支持系统中，以实现实时、有数据支持的响应。LangChain的目的是为了开发应用，通过模块组合的方式使用LLM，并与其他模块组合的方式来创造应用。

本项目为UIE框架升级版本实体关系抽取，详细讲解了数据标注，以及医疗领域NER微调，同时完成基于SimpleServing的快速服务化部署，并考虑了在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，同时使用FasterTokenizer进行文本预处理加速，整体提速7.6x倍。UIE：YaojieLu等人在ACL2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。模型压缩API支持量化训练、词表压缩等功能，压缩后的模型精度损失更小，模型部署的内存占用大大降低；

本项目主要完成基于UTC的多标签应用，更多部署细节请参考推荐文章。本项目提供了小样本场景下文本多标签分类的解决方案，在UTC的基础上利用提示学习取得比微调更好的分类效果，充分利用标注信息。近年来，大量包含了案件事实及其适用法律条文信息的裁判文书逐渐在互联网上公开，海量的数据使自然语言处理技术的应用成为可能。"2013年11月28日原、被告离婚时自愿达成协议，婚生子张某乙由被告李某某抚养，本院以宝渭法民初字第01848号民事调解书对该协议内容予以了确认，该协议具有法律效力，对原、被告双方均有约束力。该案件中涉及婚后有子女、限制行为能力子女抚养两项要素。为了应对这些挑战，PaddleNLP推出了一项零样本文本分类应用UTC。UTC通过大规模多任务预训练后，可以适配不同的行业领域，不同的分类标签，仅标注了几条样本，分类效果就取得大幅提升，大大降低标注门槛和成本。

在教程一中主要侧重讲解gradio的基础模块搭建以及demo展示，本篇文章则会侧重实际任务的搭建。gradio的核心是它的gr.Interface函数，用来构建可视化界面。最后我们用interface.lauch()把页面一发布，一个本地静态交互页面就完成了！对于任何图像处理类的ML代码来说，只要定义好一个图像输入模型推理返回图片的函数，放到fn中即可。可以在页面下方添加供用户选择的测试样例。在gr.Interface里的examples中放入图片路径，格式为[[路径1],[路径2],…需要注意：免费用户的链接可以使用24小时，想要长期的话需要在gradio官方购买云服务。在Gradio中搭建一个实用的自然语言处理应用最少只需要三行代码！直接运行即可，运行后，服务默认会启动在本地的7860端口，打开链接即可。description"输入上下文与问题后，点击submit按钮，可从上下文中抽取出答案，赶快试试吧！","著名诗歌《假如生活欺骗了你》的作者是"],

本项目提供基于通用文本分类UTC模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注模型训练模型调优预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。此外，不同的文本分类任务也可能面临着领域多变和任务多样等挑战。为了应对这些挑战，PaddleNLP推出了一项零样本文本分类应用UTC。UTC具有低资源迁移能力，可以支持通用分类、评论情感分析、语义相似度计算、蕴含推理、多项式阅读理解等多种“泛分类”任务。这使得开发者可以更加轻松高效地实现多任务文本分类数据标注、训练、调优和上线，从而降低文本分类技术门槛。总之，文本分类是一项重要的自然语言处理任务，它可以帮助我们更好地理解和归纳文本数据。这里提供预先标注好的医疗意图分类数据集的文件，可以运行下面的命令行下载数据集，我们将展示如何使用数据转化脚本生成训练/验证/测试集文件，并使用UTC模型进行微调。

近日来，ChatGPT及类似模型引发了人工智能领域的一场风潮。这场风潮对数字世界产生了革命性影响。ChatGPT类模型具有惊人的泛用性，能够执行归纳、编程、翻译等任务，其结果与人类专家相当甚至更优。为了使ChatGPT等模型的训练和部署更轻松，AI开源社区进行了各种尝试。然而，尽管开源社区付出了巨大的努力，目前仍缺乏一个支持端到端的基于人工反馈机制的强化学习的规模化系统，这使得训练强大的类ChatGPT模型十分困难。简而言之，即使有了昂贵的多GPU集群，现有解决方案也无法轻松、快速、经济的训练具有数千亿参数的最先进的类ChatGPT模型。这使得现有深度学习系统在训练类ChatGPT模型时存在种种局限。DeepSpeedChat具有以下三大核心功能：。DeepSpeedHE还能够自动在RLHF的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。接下来，我们向你展示如何使用一行命令即可利用DeepSpeedRLHF系统训练OPT13B和OPT66B模型。此外，我们还演示了如何利用我们的DeepSpeedchatRLHFAPI来开发你自己的模型：

订阅本专栏你能获得什么？前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等项目代码整合，省去你大把时间，效率提升。本人后续会持续整合ML、DRL、NLP等相关领域的体系化项目课程，方便入门同学快速掌握相关知识，后续会不断增添实战环节。对于深度强化学习这块规划为：基础单智能算法教学主流多智能算法教学单智能多智能题实战。自然语言处理相关规划：除了单点算法技术外，主要围绕知识图谱构建进行：信息抽取相关技术—知识融合知识推理图谱应用。A.2：基于Labelstudio的训练数据标注指南：信息抽取、文本分类等。C.2产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。G.3PaddleHub–飞桨预训练模型应用工具{风格迁移模型、词法分析情感分析、FinetuneAPI微调}

易受主观因素影响：人工标注受到人为因素的影响，如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等，易受到人为误差的干扰，导致标注结果不准确。基于机器学习的标注方案：通过训练模型来自动识别文本中的实体、关系等信息，并将其标注。基于半监督学习的标注方案：通过使用少量的手工标注数据和大量的未标注数据来训练模型，从而实现自动标注。本次项目主要讲解的是基于半监督深度学习的标注方案。

基于规则的标注方案：通过编写一系列规则来识别文本中的实体、关系等信息，并将其标注。这种方法的优点是可以处理大量的数据，并且可以自适应地调整模型，但缺点是需要大量的标注数据和计算资源，并且模型的性能受到标注数据的质量和数量的限制。基于深度学习的标注方案是一种最新的方法，它使用深度学习模型来自动从文本中提取实体、关系等信息，并将其标注。基于半监督学习的标注方案：通过使用少量的手工标注数据和大量的未标注数据来训练模型，从而实现自动标注。本次项目主要讲解的是基于半监督深度学习的标注方案。在使用labelstudio后端之前，要先定义好自己的训练模型，模型的定义需要继承自labelstudio指定的类，具体可参考第四节。在启动自定义机器学习后端之后，就可以将其添加到LabelStudio项目中。然后随便点击一个数据，labelstudio就会悄悄运行刚才的mlbackend生成新的标注了。然后返回启动labelstudiomlbackend的窗口可以看到训练的流程启动了。

点击创建开始创建一个新的项目，填写项目名称、描述，然后选择ObjectDetectionwithBoundingBoxes。命名实体识别、关系抽取、事

安装过程报错ERROR:CouldnotinstallpackagesduetoanOSError:[WinError5]拒绝访问。

点击创建开始创建一个新的项目，填写项目名称、描述，然后在LabelingSetup中选择TextClassification。项目创建后，可在Project/文本分类任务中点击Import继续导入数据，同样从本地上传txt格式文件，选择Listoftasks，详见项目创建。将导出的文件重命名为labelstudio.json后，放入./data目录下。通过la

召回是源头，在某种意义上决定着整个推荐的天花板；精排是整个推荐环节的重中之重，在特征和模型上都会做的比较复杂；重排，一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求，同样不会使用复杂模型；统计类，热度，LBS；U2T2I，如基于usertag召回；常见的特征挖掘；全民K歌涉及多样化的推荐场景，涵盖内容、直播、歌房、用户等多种形态。推荐系统主要分为四个部分，包括召回层、粗排层、精排层及重排层。接下来，为大家介绍我们整个推荐系统如何在线上真实运转。让我们再回顾下前面所提到的整个召回系统架构，我们可以看到它其实是一个典型的节点架构，从内容发现到召回，到粗排到精排，然后重排，最后把合适的内容推荐给用户。

ChatGPT，美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。ChatGPT受到关注的重要原因是引入新技术RLHF。ChatGPT是AIGC技术进展的成果。ChatGPT的使用上还有局限性，模型仍有优化空间。ChatGPT模型的能力上限是由奖励模型决定，该模型需要巨量的语料来拟合真实世界，对标注员的工作量以及综合素质要求较高。ChatGPT可能会出现创造不存在的知识，或者主观猜测提问者的意图等问题，模型的优化将是一个持续的过程。此外，ChatGPT盈利模式尚处于探索阶段，后续商业化落地进展有待观察。首个中文版ChatGPT——ChatYuan即在人工智能社区引发了广泛的讨论。元语智能团队已于近日对元语ChatYuan进行了模型效果优化和版本功能升级，现已开放内测。

文心大模型开发套件ERNIEKit，面向NLP工程师，提供全流程大模型开发与部署工具集，端到端、全方位发挥大模型效能。

文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一，一般研究两段文本之间的关系。有很多应用场景；如信息检索、问答系统、智能对话、文本鉴别、智能推荐、文本数据去重、文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，但文本匹配或者说自然语言处理仍然存在很多难点。这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题，比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配。

小样本学习分类任务：在文心ERNIE3.0应用，提速提效快用起来！可视化分析工具VisualDL2.4强势来袭！UIESlim满足工业应用场景，解决推理部署耗时问题，提升效能！

本项目主要围绕着特定领域知识图谱(DomainspecificKnowledgeGraph:DKG)融合方案：技术知识前置【一】文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述，从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型，期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型，之后提出了文本匹配技巧提升方案，最终给出了DKG的落地方案。这边主要以原理讲解和技术方案阐述为主，之后会慢慢把项目开源出来，一起共建KG，从知识抽取到知识融合、知识推理、质量评估等争取走通完整的流程。

fork一下，由于内容过多这里就不全部写出来了。TrustAI是集可信分析和增强于一体的可信AI工具集，助力NLP开发者提升深度学习模型效果和可信度。在后续应用中，希望将TrustAI和智能标注以及模型构螺迭代打造持续学习链路。目前，可解释性研究领域缺乏一个用于评估解释方法的科学评估体系。对于antehoc可解释性而言，其评估挑战在于如何量化模型的内在解释能力。相比于文中3.2估计预估误差是对比预估输出和真实输出的差异，influencefunction是对比去掉该训练样本前后训练得到模型的loss。这篇论文提出的方法相比influencefunction的主要优势是计算量小，但也有一些限制，可以用在对计算效率要求比较高的场景。SHAP为每个特征分配一个特定预测的重要性值。深度模型的广泛采用激发了对解释网络输出和促进模型调试的方法的迫切需求。影响函数通过量化扰动单个列车实例对特定测试预测的影响，提供了实现这一目标的机制。然而，即使逼近IF在计算上也是昂贵的，在许多情况下可能会令人望而却步。

PaddleNLP基于ERNIR3.0文本分类以中医疗搜索检索词意图分类为例。本项目将介绍如何基于PaddleNLP对ERNIE3.0预训练模型微调完成法律文本多标签分类预测。文本多标签分类是自然语言处理中常见的文本分类任务，文本多标签分类在各种现实场景中具有广泛的适用性，例如商品分类、网页标签、新闻标注、蛋白质功能分类、电影分类、语义场景分类等。通常，我们将每个样本的标签用Onehot的形式表示，正类用1表示，负类用0表示。法律条文的组织呈树形层次结构，现实中的案情错综复杂，同一案件可能适用多项法律条文，涉及数罪并罚，需要多标签模型充分学习标签之间的关联性，对文本进行分类预测。ERNIE3.0框架分为两层。第二层是任务语义表示网络，该网络基于通用语义表示，学习任务相关的知识。2014年8月原、被告因感情不和分居，2014年10月16日被告文某某向务川自治县人民法院提起离婚诉讼，被法院依法驳回了离婚诉讼请求。